Хюн Кім, генеральний директор і співзасновник Superb AI – Серія інтерв’ю

Хюн Кім є генеральним директором і співзасновником Superb AI, компанії, яка надає нове покоління платформи машинного навчання для команд з машинного навчання, щоб вони могли створювати кращий штучний інтелект за менший час. Superb AI Suite – це корпоративна платформа SaaS, створена для допомоги інженерам з машинного навчання, продуктним командам, дослідникам і аннотаторам даних у створенні ефективних робочих процесів підготовки даних.

Що спочатку привернуло вашу увагу до галузі штучного інтелекту, науки про дані та робототехніки?

Як студент-біomedical інженерії в університеті Дюка, я був захоплений генетикою та тим, як ми можемо інженерно створити нашу ДНК, щоб вилікувати захворювання або створити генетично модифіковані організми. Я пам’ятаю одну лабораторну роботу, яка мені особливо запам’талися, і яка тривала близько 6 місяців. Найбільш розчаровуючим було те, що там було багато повторювальної ручної роботи, і, мабуть, це було причиною багатьох потенційних помилок.

Ця розчарування привело мене до інтересу до всього, що пов’язано з автоматизацією. Я фактично відвідував кілька лабораторій в університеті Дюка, поки не приєднався до однієї лабораторії, яка досліджувала, як машинне навчання може допомогти діагностувати хворобу Паркінсона за допомогою МРТ-сканування мозку. Тут я отримав справжній досвід потенціалу глибоких мереж навчання. Я закінчив програму аспірантури з комп’ютерних наук в університеті Дюка і інтенсивно працював в лабораторії інтелектуальних роботів, навчаючи роботів навчанню.

У 2016 році ви брали участь у змаганні з робототехніки Amazon (AMZN ). Над чим ви працювали і як вам сподобалося це досвід?

У змаганні з робототехніки Amazon команди набирають очки, створюючи роботів, які можуть самостійно підбирати і складувати речі в обмежений час. Роботи на фабриках і в лініях складання можуть бути спроектовані для конкретних об’єктів, які робот підбирає і складує, але змагання з робототехніки Amazon представляють нашим роботам більш динамічні ситуації. Я був лідером команди “Дюк” і її функції планування руху. Я розробив і реалізував методи планування руху роботів для завдань маніпуляції роботами в реальному середовищі складу. Це був цікавий досвід навчання, оскільки нам довелося поєднати багато складних систем, від систем комп’ютерного зору до алгоритмів планування руху і спеціально розроблених механічних кінцевих ефекторів.

Потім ви працювали майже два роки інженером-дослідником з машинного навчання в SK T-Brain, над яким проектом?

Близько року після початку моєї аспірантури, у березні 2016 року, AlphaGo від Google перемогла чемпіона світу з го Лі Седола. Це була така революційна новина, особливо в Кореї, де го набагато популярніше, ніж в інших місцях.

Після цієї події уряд і всі великі компанії негайно почали інвестувати великі кошти в дослідження штучного інтелекту. Однією з цих компаній була SKT, або SK Telecom (SKM ), великий корейський конгломерат. Мене було запрошено на посаду інженера-дослідника з машинного навчання в їхній новій дослідницькій лабораторії з штучного інтелекту, названій SKT Brain. Я взяв академічну відпустку і повернувся до Кореї, щоб працювати близько двох років.

Метою моєї команди було проведення досліджень з різних тем, пов’язаних з штучним інтелектом, які потенційно могли б стати продуктом або створити бізнес-можливості для компанії. За ці два роки я займався такими темами, як самоходні автомобілі, ігровий штучний інтелект (конкретно, штучний інтелект для гри StarCraft) і генеративні суперницькі мережі (GAN).

Після двох років, замість повернення до школи для закінчення аспірантури, я покинув роботу, щоб створити свою компанію, Superb AI.

Яка була ідея створення Superb AI?

Під час дослідження навчання роботів в університеті і під час роботи в корпоративній дослідницькій лабораторії мені було очевидно, що більша частина моєї роботи полягала в підготовці даних.

Університеті я проводив більшу частину часу, створюючи симульовані середовища для даних про робототехніку. У моїй попередній компанії я проводив час, збираючи і маркуючи набори даних для самоходних автомобілів і ігрового штучного інтелекту.

І, на жаль, це не було тільки моєю проблемою. Це була загальна проблема для моїх колег і дуже поширена проблема для кожного дослідника і інженера в галузі машинного навчання.

Я хотів вирішити цю проблему. Як ви можете бачити, я великий шанувальник машинного навчання і штучного інтелекту, і я вважаю, що вони можуть真正 революціонізувати нашу життя. Я хочу бачити технологічні прориви, які відбуваються швидше, і я хочу бачити їх застосування в нашому повсякденному житті.

Для цього я спочатку проводив дослідження з питань створення алгоритмів машинного навчання, які можуть навчатися з меншим людським втручанням. Це привело мене до інтересу до таких речей, як несупервізоване навчання і мета-навчання. Після публікації статті про GAN я зрозумів, чого я хочу досягти. Замість публікації дослідницьких робіт я хотів створити справжній продукт або сервіс, який може вплинути на галузь і почати вирішувати проблему даних прямо зараз.

Як би ви описали послуги, які надає Superb AI?

Superb AI надає платформу машинного навчання під назвою Superb AI Suite. Ця платформа допомагає компаніям створювати, маркувати і керувати навчальними даними ефективно, прискорюючи цикл машинного навчання.

Відомо, що більшість команд з машинного навчання проводять понад 50% свого часу на керуванні навчальними даними. Ми допомагаємо інженерам легко фільтрувати, шукати і маніпулювати навчальними даними, а також інтегрувати їх з їхнім циклом машинного навчання, таким як зберігання даних або фреймворки глибокого навчання через потужний SDK і API.

Лідери продукції також проводять багато часу з навчальними даними. Ми робимо їхнє життя легшим завдяки безперебійній відстежуванню проблем, аналітиці даних і багатьом функціям співробітництва та продуктивності.

Крім того, наша функція автоматичного маркування, яка використовує багато передових технік машинного навчання, таких як переносне навчання і активне навчання, може допомогти в процесі автоматичного маркування і контролю якості.

Яка була найбільш складна частина створення платформи машинного навчання?

Створення платформи машинного навчання представляє цікавий інженерний виклик, не тільки через те, що машинне навчання вимагає величезної кількості неструктурованих даних, таких як зображення і відео, але ще й через те, що дані повинні бути постійно читані і оновлюватися багатьма користувачами по всьому світу.

Які компанії використовують платформу Superb AI?

У нас є клієнти різного розміру з різних галузей. Великі компанії з виробництва споживчої електроніки, такі як Samsung і LG, використовують нашу платформу для керування даними і прискорення процесу розробки машинного навчання. Багато підприємств і стартапів в галузі автономних транспортних засобів, а також компанії, які використовують безпілотні системи в застосунках від фізичної безпеки до будівництва, використовують нашу платформу.

Крім того, компанії з AR/VR і ігрової індустрії використовують нашу платформу для створення і керування наборами даних, які можуть навчити моделі машинного навчання.

У медичній сфері дослідницькі лабораторії відомих міжнародних університетів використовують нашу платформу для керування навчальними даними і більш ефективного навчання моделей комп’ютерного зору для розпізнавання пухлин в МРТ і КТ-скануваннях.

Superb AI була учасником зимової програми Y Combinator 2019 року, можете описати цей досвід і які були основні висновки, які ви зробили?

Наші два основні висновки полягали в тому, щоб зосередитися на користувачах і швидко ітерувати. Девіз YC – “створити щось, що люди хочуть”. Часто стартапи, особливо технічні стартапи, зосереджуються на технічних інноваціях і нехтують тим, чого насправді хочуть користувачі. Під час трьохмісячної програми ми навчилися бути非常ньо орієнтованими на користувачів – спілкуватися з якомога більшим числом користувачів і真正 зрозуміти, чого вони насправді потребують – а також швидко ітерувати оновлення продукту і повідомлення, щоб відповідати потребам користувачів. Оскільки неможливо створити продукт або досягти продукту-ринку за перший раз, дуже важливо постійно спілкуватися з користувачами і доставляти їм те, чого вони хочуть. Це дуже очевидно, коли ви про це думаєте, але дуже важко зосередитися на цьому в практиці.

Чи є щось ще, що ви хотіли б поділитися про Superb AI?

Ми тільки що покращили наш безкоштовний продукт, який надає користувачам більше сховища для сирових даних і більше функцій маркування/керування даними та інструментів для розробників. Ми насправді на місії з демократизації штучного інтелекту і хочемо, щоб люди знали, що є корпоративні компанії, такі як ми, які інвестують у надання якомога більшого для подальшого впровадження і інтеграції штучного інтелекту в нашому повсякденному житті.

Дякуємо за інтерв’ю, читачам, які хочуть дізнатися більше, слід відвідати Superb AI.